作者：（美）赛尼，（美）艾德著；王攀，张健，杨洋等译 出版：北京：科学出版社 页数：96    ✅ 真实服务 非骗流量  ❤️ 出版时间：2015.03 （求助前请核对清楚） 求助编号：9138030120 （学习资料 勿作它用） 求助格式：PDF（无水印/扫描版）我要投诉 重要说明：求助即说明同意《文件求助条款》   Word/doc、ePubb、mobi、PPT、TXT

    • 在过去的十年，集成方法被称为数据挖掘和机器学习领域最具影响的发展。它们集组合多个模型成一体而往往比单个最好的模型更精确。对于从投资时机把握到药物发现，从伪造检测到推荐系统等工业挑战(这些领域中，预测精度较之于模型可解释性更为重要)，集成能给以重要的提升。本书首先讨论了决策树。继描述树及其长处不足之后，作者对正则化(当前被认为是现代集成算法高级性能的关键原因)作了概述。随后本书清晰地描述了两个近来的发展：重要性采样(IS)和规则集成(RE)。IS展现了经典集成方法——bagging，随机森林和boosting，它们是单个算法的特例，揭示如何改善其精度和速度。REs是源于规则树集成的线性规则模型。它们是集成的最可解释版本，对于诸如信誉评分和故障诊断等应用是本质性的。最后，作者解释了集成对于新数据在复杂性(显然复杂得多)和更大精度方……

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